BitTorrent协议

如果你想要下载一个不存在的敏感资源，你会怎么做？
最简单地方法当然是找一个有资源的哥们，让他把这些资源分享给你。早期的互联网就是这么共享文件的。

但是这样存在很多问题？
1、比如下载的人一多，每个人的带宽就变小了，下载速度会变慢。
2、更危险的是这些资源是敏感资源，你的哥们本来就不应该分享给你，如果你的哥们被抓了，那么大家也别下载。

由此就诞生了一个BitTorrent协议。
资源不再由一个人或者一个中心服务器提供，而是由所有人提供给所有人。下载的人越多，速度越快。这种模式叫Peer To Peer（用户群对用户群）。也就是P2P下载。

BitTorrent的核心思想

把文件分成很多个小块，让下载者互相连接。

比如：以120M视频为例，假设被分成895个128KB的文件块后，下载了第306块的用户A就可以和下载了第11块的用户B，交换彼此下载好的部分。参与的人越多，互相交换的就越密集，下载就越快。

为了做到这点，BitTorrent协议需要资源共享者生成一个包含下载信息的种子文件，后缀是.torrent，这就是我们常说的BT种子。

BT种子

种子文件包含文件的名字、大小、分块后分块文件的大小、哈希值以及Tracker服务器的地址。

Tracker很重，通过Traker我们才可以找到其他下载者的联系方式。
当你用下载软件打开种子，就会开始联系种子文件里内置的Traker服务器，告诉Traker我要下载这个文件。服务器会记录下你的IP，并把其他正在下载或者下载完成的人的IP返回给你，这样你们就可以愉快地组队下载。当然如果没有找到正在下载的人，资源发布者也不在线，你就只能以0kb/s的速度等着。

不难发现Tracke服务器是P2P网络的弱点，如果Tracker关闭或者封禁，你就无法找到同伴，也难以完成下载。

磁力链接（Magnet URI scheme）

为了摆脱Tracker服务器的依赖，今天最流行的下载方式是磁力链接（Magnet URI scheme）。通常是这样一串神秘代码：

magnet:?xt=urn:btih:E7FC73D9E20697C6C440203F5884EF52F9E4BD28

链接结构：
magnet：协议名
xt：exact topic 的缩写，表示资源定位点。BTIH（BitTorrent Info Hash）表示哈希方法名，这里还可以使用 SHA1 和 MD5。这个值是文件的标识符，是不可缺少的。

最重要的是这40位16进制字符码，它是磁力链接的唯一标识符。
任何文件丢进哈希算法都能得到这样一串字符，40位，16进制，只标识这个文件。简单理解就是文件ID，它能帮我们找到我们下载的东西。

磁力链接的本质

是把所有人变成小型Tracker，每个人都拿着一份动态更新的地址和文件信息，我要找我连接的10个人，他们再找与他们连接的10个人，一传十，十传百…我找到小明，小明找到小红，小红找到了资源发布者，我与资源发布者就连上线了。

DHT网络结构

但是这种所有人找所有的方案是不太行的，不仅占用了大量的资源，效率也非常低，还有可能重复传播，造成广播灾难。这时就需要补充一个关键信息，距离。这里的距离不是空间上的距离，而是逻辑上的距离。这种距离跟DHT网络结构有关。

DHT网络结构的构建过程

如上述所说，每个磁力链接都有一个唯一的文件ID（40位16进制的字符），可以产生2⁴*⁴⁰ 即2160种组合，用只有0和1的二进制表示，就是160个0和1。而每个节点也有一串160位的0和1作为节点ID。（这里的节点理解为你的电脑）根据这160位数，我们可以计算节点与节点之间，节点与资源之间的距离。

假设小明发布了一个文件，就能计算他所知道的节点ID与这个文件ID的距离，让算出来距离最短的节点再计算它知道的节点ID和文件ID的距离，重复这个过程（递归调用），就能找到与文件ID距离最短的一批节点ID。把小明提供的下载信息存在这里。这样下载者也只需要找到和文件ID距离最近的节点ID，就能建立连接，开始下载。

距离怎么计算呢？在kademlia网络中，用异或算法来计算节点之间的逻辑距离，值越小表示越近。

相同就是0，不同就是1。比如0和0相同，得0。0和1不同，得1。1和1相同，得0。
为了方便理解，把160位缩减为4位。假设你的ID为0100，目标节点为1111，那么你们之间得二进制距离就是1011。换算成十进制就是
1 * 2³ + 0 * 2⁰ + 1 * 2¹ + 1 * 2⁰=11

有了距离我们就可以在二叉树里快速查找目标了。

4位数即分叉4次，即2⁴，16条路径。每条路径得终点就是一个节点ID。
接下来你作为0100，你就可以拆分这颗二叉树了。

拆分子树的过程

1、从第一个分叉开始，把不包含你的那部分子树拆分

2、然后在剩下的子树中再次拆分

3、重复步骤2，直到只剩下你自己

桶的构建

从上述结果中看出，你就可以拆分出4棵子树
在拆分好的子树中，每个子树中选2个点，就得到了4个K桶。

刚才算过，你距离目标文件的距离是1011，即是11，也就是说离1111（目标文件）最近的肯定是3号K桶里的2个节点。接下我们可以去联系这两个节点，让他们来找1111（目标文件）。

以1110为例，它也可以拆分出4棵子树

得到4个K桶

计算1110和1111之间的距离0001，即距离为1。即在0号K桶。1111（目标文件）就在这里。

这种网络结构就叫DHT，分布式哈希表。一个高宽容度的去中心化网络。
只需要一串文件ID和存储到本地的K桶数据，你就可以高效地找到要下载的文件，而资源的发布者和传播者也只需要分箱40个字符串就好，足够简单、方便、隐私。

在真实的DHT网络，每个K桶至少记录了8个节点，任何一个节点的下线，都不会影响整个网络的运行。作为文件和节点ID，2¹⁶⁰也足够大，达到全地球70亿人，每秒下载10000个种子，也足够下载百万亿年直到宇宙终结。

总结

这些天才的设计，让我们拥有了一个无法被审查和追踪的去中心化网络，这也催生了很多盗版产业，但也让很多内容有机会避开审查，因为网站可以被隔离，被拔线，被禁止访问，但种子不会。只要种子不死，那些不存在的敏感资源，就还活在互联网上，没有任何人可以毁掉。

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